（IEEE 2024）即插即用双时相特征聚合模块BFAM，涨点启动！

文章预览

前言   本 文提出了一种名为B2CNet的边界到中心精细化的变化检测网络，无需额外的边缘提取算法或边界标签，仅通过简单操作和常规标签就能激活边界特征，指导模型达到更好的变化检测效果。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： ai缝合大王 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文介绍 题目： B2CNet: A Progressive Change Boundary-to-Center Refinement Network for Multitemporal Remote Sensing Images Change Detection 论文地址： https://ieeexplore.ieee.org/document/10547405 创新点 引入了变化边界感知模块（CBM） ：解决了对边界信息利用不足和精细检测边界不充分的问题。CBM模块能够从变化区域提取粗略的边界信息，并结合一般标签中的精确变化区域信息进行细化，从而提 ………………………………